AI驱动的尾矿成土多尺度模型与智能预测

尾矿成土涉及矿物风化、次生矿物形成、有机质输入、微生物作用、水分迁移和潜在金属释放等多尺度过程，其生态功能恢复受到矿物界面反应、碳氮积累、团聚体发育和污染风险控制的共同影响。本方向面向尾矿生态重建中的过程识别、机制整合和长期稳定性预测，发展人工智能驱动的多尺度模型方法，解析尾矿由初始矿质基质向类土基质转化过程中的关键控制因素。

我们重点关注AI如何连接界面反应、反应性运移、碳转化和生态功能恢复等不同尺度过程，结合野外样地、室内控制实验、矿物学表征和多源环境数据，建立尾矿成土过程的智能评价与预测框架。相关研究将为尾矿成土速率判别、修复措施优化、污染风险预警和长期生态稳定性评估提供模型支撑。

人工智能、多尺度模型和尾矿成土过程研究相结合，有助于连接矿物界面反应、元素迁移、有机碳稳定和生态功能恢复等不同层次的过程。